360 Group Peng Hui: Xu hướng phát triển của mô hình lớn là dọc hóa! ChatGPT cấp doanh nghiệp chỉ cần 4 bước này...

Nguồn: Ngựa đen AI

Tác giả: Phó Chủ tịch Tập đoàn Peng Hui 360

01. Xu hướng phát triển của các mô hình lớn là "dọc hóa"

Với các tính năng toàn diện, phổ biến và phổ quát, mô hình quy mô lớn sẽ tiếp cận hàng nghìn hộ gia đình và trao quyền cho hàng nghìn ngành công nghiệp trong tương lai.

Vì vậy, chúng tôi có quan điểm này:

Mỗi gia đình, mỗi chính phủ, mỗi doanh nghiệp đều sẽ có một hoặc nhiều mô hình lớn.

Chúng tôi cũng tin rằng sự phát triển của Trung Quốc và Hoa Kỳ tại thị trường To B rất khác nhau. Sẽ không có sự độc quyền ở Trung Quốc, và chắc chắn sẽ không chỉ có 3-5 mẫu lớn.

Trong tương lai, các mô hình lớn phải có mặt khắp nơi, cơ hội phát triển trong tương lai phải có ở thị trường doanh nghiệp.

Mọi người đều biết rằng số hóa đã trở thành chiến lược cốt lõi của nước ta và số hóa công nghiệp sẽ là một thị trường gia tăng phi tập trung khổng lồ trong tương lai.

Do đó, khi tạo ra các mô hình quy mô lớn ở Trung Quốc, chúng tôi tin tưởng chắc chắn rằng chúng tôi phải nắm bắt cơ hội chiến lược như vậy để trao quyền cho ngành, giữ vững thị trường cấp công nghiệp và kéo các mô hình quy mô lớn khỏi cái gọi là thị trường tập trung. năng suất và hiệu quả sản xuất của chính phủ và doanh nghiệp.

Tất nhiên, trong quá trình này, các mô hình lớn sẽ gặp phải một số thách thức rất lớn trong quá trình cập bến thị trường doanh nghiệp.

Tôi tóm tắt nó thành bốn khía cạnh:

1. Thiếu kiến thức chuyên môn.

Mọi người đều biết rằng chúng ta sẽ sử dụng một lượng lớn kho dữ liệu Internet để nuôi mô hình lớn, nó giống như một học sinh trung học, nhiều nhất là một sinh viên tốt nghiệp đại học. Tuy nhiên, còn thiếu một số kiến thức chuyên môn, kiến thức ngành và kiến thức nội bộ doanh nghiệp. Thậm chí không được cập nhật kịp thời. Vì vậy, đây là một vấn đề lớn, thiếu chuyên môn.

2. Thỉnh thoảng có ảo giác vớ vẩn.

Mỗi người thường nói một lời, đại mẫu sẽ nói chuyện vô nghĩa một cách nghiêm túc. Nó sẽ có sự mơ hồ về kiến thức và ảo tưởng về kiến thức. Bởi vì dữ liệu và kiến thức giống như cơ sở dữ liệu có cấu trúc, chúng được mã hóa theo các tham số và trọng số của mạng lưới thần kinh sâu của chúng ta ở dạng ma trận và vectơ khác. Tuy nhiên, tôi muốn gọi nó, sử dụng nó và thực sự cần phải thực hiện công việc khởi động tốt hơn. Trong quá trình này, cơ chế thuật toán của nó sẽ tạo ra ảo tưởng về nội dung, không thể đảm bảo tính xác thực và độ tin cậy.

3. Vấn đề bảo mật.

Các doanh nghiệp không sẵn lòng đóng góp những kỹ năng độc đáo của họ cho mô hình đại chúng hoặc đào tạo họ thành mô hình đại chúng.

4. Vấn đề chi phí.

Hiện nguồn cung Nvidia H100 đã hết hàng và ChatGPT tuyên bố sẽ đào tạo hàng chục nghìn thẻ cùng một lúc. Vì vậy, loại hình đầu tư này rất khó khăn đối với một doanh nghiệp bình thường. Chúng ta có thể giảm nhân lực nhưng không giảm được chi phí.

Vậy làm thế nào để giải quyết những vấn đề này?

Chúng tôi tin rằng xu hướng phát triển trong tương lai phải theo hướng dọc và tạo ra các mô hình lớn dọc nhỏ nhưng chuyên dụng.

Không thể chỉ dựa vào một mô hình lớn đa mục đích duy nhất để giải quyết tất cả các vấn đề về phân tách nhiệm vụ, tương tác giữa người và máy tính và trả lời câu hỏi kiến thức. Chúng ta phải dựa vào kho dữ liệu cấp doanh nghiệp và dữ liệu chất lượng cao để đào tạo các mô hình lớn theo chiều dọc độc quyền, quy mô nhỏ.

Các mô hình lớn sẽ trở thành cấu hình và thành phần tiêu chuẩn của tất cả các hệ thống kỹ thuật số trong tương lai.

**02 Làm cách nào để triển khai GPT cấp doanh nghiệp một cách nhanh chóng? **

Chúng tôi đã phỏng vấn hơn 100 khách hàng và đối tác doanh nghiệp và về cơ bản mọi người đều có sự đồng thuận:

Những người mẫu lớn không phải là tất cả vào lúc này.

Vì vậy, câu hỏi đặt ra là: làm thế nào để áp dụng nó tốt hơn vào các tình huống doanh nghiệp?

Chúng ta cần chuyên nghiệp hóa những người được gọi là nhà tổng hợp và trở thành chuyên gia thực sự của chính phủ và doanh nghiệp.

Lúc này, chúng ta cần tìm một đường mổ nhỏ và phát huy hết ưu điểm của nó.

Chúng tôi tin rằng khả năng hiện tại của mô hình lớn chủ yếu được thể hiện ở hai khả năng tạo văn bản hoặc tạo nội dung và trả lời câu hỏi kiến thức. Chúng ta có thể bắt đầu với hai khả năng này.

Ngày càng có nhiều người thực hành trong ngành mô hình quy mô lớn tin rằng trong các kịch bản ứng dụng tương đối tập trung và hẹp, các mô hình lớn nhỏ hơn và được tinh chỉnh sẽ đáp ứng yêu cầu về độ chính xác của đầu To B nhanh hơn.

Vì vậy, chúng ta phải tiến hành từng bước một, để mô hình lớn làm trợ thủ đắc lực trước, để mô hình lớn làm công cụ điều hướng tốt trước.

Tập trung vào kịch bản như vậy, chúng tôi tìm thấy các kịch bản ứng dụng tương ứng thích ứng với bốn sản phẩm này để nhanh chóng phát huy năng suất và hiệu quả từ bốn khía cạnh trên, dưới, bên trong và bên ngoài.

1. Trong bối cảnh nội bộ, chúng tôi nghĩ nó thiên về viết và tóm tắt văn phòng hơn.

2. Ở bối cảnh bên ngoài, một số lượng lớn người kỹ thuật số bắt đầu xuất hiện trong bối cảnh dịch vụ khách hàng.

3. Trong kịch bản trên, chúng tôi nhấn mạnh đến việc tóm tắt và phân tích thông tin và tin tình báo.

4. Trong kịch bản tiếp theo, chúng ta có thể để mô hình lớn thực hiện một loạt khóa đào tạo về kiến thức doanh nghiệp và thậm chí cả kỹ năng công việc.

Vì vậy, trong suốt quá trình thực hiện, chúng tôi nhận ra một điểm rất quan trọng. Trong tương lai, hơn 80% kịch bản kinh doanh của chúng tôi sẽ liên quan chặt chẽ đến nền tảng kiến thức của doanh nghiệp.

Trước đây, khi làm việc trên dữ liệu lớn, tất cả chúng ta đều tập trung vào ứng dụng dữ liệu có cấu trúc. Bạn phải biết rằng 80% kiến thức và dữ liệu phi cấu trúc bị bỏ đi hoặc bị bỏ lại, phần big data này sẽ trở thành kho ngữ liệu cho việc đào tạo mô hình lớn.

Do đó, làm thế nào để trích xuất kiến thức có giá trị và dữ liệu chính xác chất lượng cao từ cơ sở dữ liệu lớn của doanh nghiệp, biến nó thành cơ sở kiến thức miền riêng của doanh nghiệp và trao quyền cho mô hình lớn thông qua việc sửa chữa và nâng cao truy xuất, có thể thực sự tạo ra nội dung đáng tin cậy và cập nhật nội dung kịp thời trong kịch bản kinh doanh To B, cũng như bảo mật nội dung như phân cấp và phân chia tên miền.

Dữ liệu được chia thành ba cổng:

Cổng đầu tiên có thể là dữ liệu Internet mở, cổng thứ hai là dữ liệu ngành bán công hoặc dữ liệu doanh nghiệp và một phần là dữ liệu bí mật trong nội bộ doanh nghiệp.

Đối với loại dữ liệu bí mật và dữ liệu được ủy quyền của doanh nghiệp này, chúng tôi phải đưa nó vào cơ sở tri thức của doanh nghiệp hoặc đặt nó trong cơ sở dữ liệu vectơ để nó có thể tạo ra một loại quản lý có thẩm quyền và kiểm toán, thông qua Một loại quản lý thẩm quyền của kiến thức doanh nghiệp được phân loại và phân cấp, được tăng cường bằng cách truy xuất các mô hình lớn, để cung cấp kiến thức và trao quyền chính xác hơn.

Một khía cạnh khác là ứng dụng. Ở cấp độ ứng dụng, mọi người đều đã tiếp xúc với ChatGPT. Bạn có nghĩ rằng nó dễ sử dụng không?

Tại sao cách đây không lâu các bộ não đều nhắc tới tương lai sẽ có rất nhiều vị trí, vai trò gợi ý kỹ sư, thực ra nó rất phức tạp.

Chúng ta muốn nó viết một bài hay, và chúng ta phải cho nó thật nhiều gợi ý, ý trọng tâm, tóm tắt và dàn ý thì nó mới có thể viết được một bài hay. Chúng ta để nó tạo nên một bức tranh, sử dụng Midjourney, I You thậm chí phải cho nó biết bạn cần sử dụng bao nhiêu milimét ống kính, tiêu cự, khẩu độ và độ sâu trường ảnh, loại môi trường nào có thể tạo ra một bức ảnh được tạo ra thực sự đẹp như thế này, nhưng một dự án gợi ý như vậy thực sự chỉ có thể sử dụng được, nhưng nó rất khó sử dụng và khó sử dụng.

Vì vậy, trong quá trình phát triển trong tương lai, đừng mê tín về cái gọi là giao diện người dùng ngôn ngữ, và nhiều giao diện truyền thống hơn sẽ không bị loại bỏ.

Hơn nữa, nó sẽ được tạo ra với số lượng lớn trong các kịch bản trong tương lai như viết văn phòng, sáng tạo hình ảnh, sáng tạo tiếp thị, v.v. và thậm chí cả các kịch bản hỏi đáp kiến thức chính phủ, vì nó mang lại nhiều trực quan và khả năng ứng dụng hơn.

Ví dụ như Lão Chu thường nói muốn ăn một đĩa khoai tây cắt nhỏ, tôi muốn khoai tây chiên thay vì dấm, tiếng click có thể ở mức một giây, tôi đã giải quyết xong vấn đề này.

360 sẽ phát hành toàn bộ khung hệ thống sản phẩm GPT cấp doanh nghiệp của riêng mình. Ở lớp dưới cùng, chúng tôi vẫn tin rằng dữ liệu và kiến thức sẽ trở thành nền tảng cho các mô hình cấp doanh nghiệp lớn trong tương lai, không thể tách rời khỏi quá trình tích lũy tất cả dữ liệu trong quá khứ, chỉ là chúng ta cần thích ứng với nhu cầu của các mô hình lớn và giải cấu trúc dữ liệu được tích lũy bởi tất cả các doanh nghiệp trong quá khứ. Nội dung và tài liệu, bao gồm đồ họa âm thanh và video đa phương tiện, dữ liệu hình ảnh, thông qua nhiều trình kết nối dữ liệu và robot theo dõi kiến thức, một công cụ xử lý thúc đẩy dữ liệu đa nguồn kết hợp với nó vào cơ sở kiến thức doanh nghiệp của chúng tôi, thông qua Chỉ mục vectơ, chỉ mục trừu tượng theo nghĩa truyền thống, chỉ mục văn bản và chỉ mục đa phương thức, xây dựng cơ sở kiến thức của mô hình lớn cấp doanh nghiệp, sau đó thông qua tìm kiếm và nâng cao kiến thức, trao quyền cho doanh nghiệp ngành dọc chuyên nghiệp của chúng tôi lớn Mô hình cung cấp dịch vụ trở lên.

03, 3 cách thực hành và quy trình tốt nhất để hạ cánh mô hình lớn

1. Văn bản văn phòng.

Chúng tôi sẽ ẩn các dự án phức tạp đằng sau các mẫu lớn 15 danh mục khác nhau và gần 80 mẫu tài liệu được chia nhỏ. Sử dụng một công cụ như vậy để hoàn thành việc viết tài liệu chính thức một cách hiệu quả và giải quyết hiệu quả các vấn đề về việc viết tài liệu chính thức tốn thời gian và chất lượng thấp.

2. Dịch vụ của chính phủ.

Thông qua mô hình lớn và nền tảng kiến thức về công việc của chính phủ, chúng ta có thể làm cho mô hình lớn hiểu ngữ nghĩa như con người thông qua nhiều vòng đối thoại, bổ sung thông tin liên quan thông qua các câu hỏi nối tiếp và theo dõi, cuối cùng hình thành câu hỏi và câu trả lời. Nó có thể trả lời một cách khách quan và chính xác mọi thắc mắc mà người bình thường gặp phải trong quá trình kinh doanh.

3. Du lịch văn hóa con người số.

Lão Chu cũng nhiều lần nhắc đến Wenlv Digital People. Mọi người đều đã lập kế hoạch du lịch, cái gọi là kế hoạch hành trình du lịch có thể giải quyết được vấn đề du lịch của bạn không?

Điều chúng tôi quan tâm là sau khi hạ cánh xuống một điểm đến, chúng tôi có một người bạn địa phương và một hướng dẫn viên du lịch địa phương. Các điểm tham quan, ẩm thực, giai thoại, câu chuyện cười mà tôi quan tâm, làm cách nào để những thứ này trở thành người bạn đồng hành kỹ thuật số lấy điểm đến làm trung tâm? Chúng tôi muốn tạo ra một người bạn đồng hành kỹ thuật số như vậy. Trong tương lai, dưới sự lãnh đạo của chính phủ, chúng tôi sẽ dần dần mở rộng khả năng của Trung Quốc và Đài Loan, và sau khi kết nối OTA, các khách sạn và nhà hàng địa phương của chúng tôi.

Kết hợp với chính 360 Group và hơn 100 khách hàng doanh nghiệp và đối tác, chúng tôi đã hình thành nên quy trình triển khai phương pháp thực hành tốt nhất cho đến nay.

Bước đầu tiên là phân tích kinh doanh và lựa chọn kịch bản.

Bước thứ hai là thu thập dữ liệu và chuẩn bị làm sạch.

Bước thứ ba là đào tạo mô hình lớn độc quyền của doanh nghiệp.

Bước thứ tư là phát triển các ứng dụng kịch bản doanh nghiệp.

Chúng tôi tin rằng khi tất cả các mô hình quy mô lớn được triển khai trong các kịch bản cấp doanh nghiệp, một trong những ưu tiên hàng đầu vẫn là phân tích kinh doanh. Nó không khác gì số hóa.

Chúng ta vẫn cần tìm ra những điểm yếu của doanh nghiệp trong quá trình phân tích kinh doanh để tìm ra kịch bản phù hợp và sau khi chọn kịch bản này hãy xác định giải pháp của mình.

Sau đó, thu thập và làm sạch dữ liệu cũng như kiến thức xung quanh bối cảnh này để tạo thành dữ liệu được gắn nhãn, chất lượng cao của chúng tôi. Sau khi vào cơ sở dữ liệu, một phần của nó được đưa vào mô hình lớn theo chiều dọc của chúng tôi dưới dạng kho dữ liệu để đào tạo và một phần của nó được đưa vào cơ sở kiến thức doanh nghiệp của chúng tôi để thực hiện tìm kiếm nâng cao kiến thức. Tiếp theo là phát triển trợ lý thông minh, nhân viên kỹ thuật số và con người kỹ thuật số, thông qua việc sắp xếp ứng dụng các mô hình và mở API để tích hợp với các hệ thống kinh doanh hiện có.

Trong quá trình triển khai mô hình lớn cấp doanh nghiệp, chúng tôi nhấn mạnh không thể tách rời sự hợp tác chặt chẽ của các chuyên gia kinh doanh và kỹ thuật của hai bên.